RAG (التوليد المعزّز بالاسترجاع)

RAG (التوليد المعزّز بالاسترجاع) هو أسلوب يصوغ فيه الذكاء الاصطناعي إجاباته اعتماداً على مصادر معرفتك الخاصة والمحدّثة، مثل وثائق المنتج والأسئلة الشائعة وقوائم الأسعار. فبدلاً من الإجابة من بيانات التدريب فقط، يبحث الذكاء الاصطناعي أولاً في محتواك، فيقلّل بذلك المعلومات الخاطئة بدرجة كبيرة.

ما هو RAG (التوليد المعزّز بالاسترجاع)؟

RAG اختصار لعبارة "Retrieval-Augmented Generation"، أي "التوليد المعزّز بالاسترجاع". ويصف الاسم سير العمل في خطوتين: أولاً يبحث النظام عن المواضع المناسبة في وثائقك المخزّنة (الاسترجاع)، ثم يصوغ نموذج لغوي كبير منها إجابة (التوليد).

الفرق بين ذكاء اصطناعي بلا RAG وآخر معه فرق كبير. فالنموذج اللغوي وحده يجيب مما تعلّمه أثناء التدريب، وهذا قد يكون قديماً، كما أنه لا يعرف أسعارك أو مواعيد عملك أو تفاصيل منتجاتك تحديداً. أما مع RAG فيستند الذكاء الاصطناعي إلى قاعدة معرفتك ويظل محدّثاً. وإذا غيّرت معلومة في وثائقك، أجاب الذكاء الاصطناعي فوراً بالنسخة الجديدة، دون حاجة إلى إعادة تدريب.

لماذا يهمّ RAG الشركات الصغيرة والمتوسطة؟

بالنسبة إلى الشركات الصغيرة والمتوسطة، يُعدّ RAG اللبنة الحاسمة التي تجعل روبوت الدردشة بالذكاء الاصطناعي موثوقاً بدلاً من أن يكون كثير الاختلاق. وهناك ثلاثة أسباب:

• معلومات خاطئة أقل. يجيب الذكاء الاصطناعي من مصادرك، لا من المعرفة العامة على الإنترنت. وهذا يقلّل بدرجة كبيرة خطر هلوسة الذكاء الاصطناعي.
• محدّث دائماً. تدخل الأسعار الجديدة أو مدد التوصيل المعدّلة مرة واحدة في قاعدة المعرفة، فيستخدمها الذكاء الاصطناعي فوراً.
• قابل للتتبّع. تذكر أنظمة RAG الجيدة المصدر الذي جاءت منه الإجابة، فترى أنت وفريقك على أي أساس يستند الذكاء الاصطناعي.

وبدمجه مع درجة الثقة يصبح ثنائياً آمناً: فإذا لم يجد الذكاء الاصطناعي موضعاً مناسباً أو كان غير متيقّن، أحال المحادثة إلى موظف بدلاً من التخمين.

مثال من واقع الشركات المتوسطة

تخيّل شركة كهربائيات متخصّصة تتلقّى يومياً الأسئلة نفسها عبر واتساب: "هل لديكم استشارات للمضخّات الحرارية؟"، "كم تكلفة خدمة الطوارئ في عطلة نهاية الأسبوع؟"، "إلى متى يمكنني الحصول على موعد يوم الاثنين؟"

تحمّل الشركة وصف خدماتها وقائمة أسعارها والأسئلة الشائعة في قاعدة المعرفة. فإذا سأل عميل الآن عن رسوم خدمة الطوارئ، بحث الذكاء الاصطناعي عن الموضع المناسب في قائمة الأسعار وأجاب بالمبلغ الصحيح، مثل "45 € رسوم انتقال إضافة إلى الأجر بالساعة". وإذا عُدِّل السعر لاحقاً، غيّرت الشركة الوثيقة فقط، فتكون الإجابة التالية صحيحة تلقائياً. أما الطلبات غير المغطّاة فتصل عبر قواعد التوجيه مباشرة إلى الموظف المناسب.

RAG مع SendSeven

SendSeven منصّة مراسلة موحّدة تجمع كل قنواتك في صندوق وارد واحد، واتساب وتيليجرام والرسائل القصيرة وإنستجرام وماسنجر والبريد الإلكتروني والدردشة المباشرة وإشعارات المتصفّح. ويعمل مساعد الذكاء الاصطناعي المدمج وفق مبدأ RAG: فهو يجيب عن الطلبات اعتماداً على قاعدة معرفتك الخاصة بدلاً من معرفة النموذج الصِّرفة.

تتحقّق درجة الثقة من كل إجابة. فإذا كان الذكاء الاصطناعي متيقّناً ووجد مصدراً مناسباً، أجاب بنفسه. وإذا كان غير متيقّن، أحال بسلاسة إلى إنسان. وهذا التسليم الهجين بين الإنسان والذكاء الاصطناعي يضمن ألا يتلقّى أي عميل إجابة مختلَقة. تُعالَج كل البيانات بما يتوافق مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، والمنصّة صُنعت في ألمانيا. جرّبها مجاناً 14 يوماً، دون بطاقة ائتمان.